YOLODetect YOLO推理

YOLODetect 算子用于在图像中实现目标检测。

说明：RVS 的 GPU/CPU 版本均可使用该算子。

type	功能
YOLO	用于 YOLO 网络的推理，可以获得图像中目标的位置掩码（像素区域）
YOLOClass	用于 YOLO 网络的推理，可以获得图像中所有目标的位置掩码（像素区域）同一个类别的所有目标的掩码共用一张输出图像

YOLO

算子参数

权重文件路径/weight_file_path：训练完成后的权重文件地址。
物体得分阈值/obj_score_threshold：目标得分阈值，得分低于阈值的目标会被淘汰，取值范围：[0,1] 。默认值：0.3。
IOU 阈值/iou_threshold：目标重叠度阈值，彼此重叠度高于该阈值的多个同类别目标，仅保留得分最高的目标。取值范围：[0,1] 。默认值：0.4。
选择类别/select_class：是否仅推理一个或多个指定的类别，默认为空。类别名用字符串的形式写入，如果为多个，则用空格隔开。
使用设备/device：训练网络时所用的设备。可选参数：“gpu”与 ”cpu“ 。
重置/reset：参数重置。在执行了一次推理之后，如果对上述参数中的任何一个进行了修改，则还需要勾选该重置参数，否则上述参数的更改不会生效。重新触发执行一次算子，该参数会自动由勾选状态重新变为非勾选状态。
识别结果图像/show_result：设置推理结果示意图在 2D 视图中的可视化属性。
- 打开推理结果示意图可视化。打开能更直观显示推理结果，利于调试。
- 关闭推理结果示意图可视化。关闭可视化可以缩短算子对结果图像进行着色处理的时间。
Mask列表/mask_list：设置Mask 列表输出端口的图像内容在 2D 视图中的可视化属性。其中每一张图像都是一张灰度图，背景像素为 0，目标区域为 255 。
Mask名称列表/mask_names：设置目标对应的类名曝光属性。打开后则可以将Mask 名称列表输出端口的内容绑定到交互面板上的输出工具表格并输出显示。
- 打开曝光。
- 关闭曝光。

数据信号输入输出

输入：

图像/image：
- 数据类型：Image
- 输入内容：需要推理的图像数据

输出：

识别图像结果/show_result：
- 数据类型：Image
- 输出内容：图像推理结果的效果示意图
Mask列表/mask_list：
- 数据类型：ImageList
- 输出内容：图像推理后获得的所有目标的掩码图，每个目标在List中的位置同下述Mask 名称列表保持一致。各个目标按照对应的得分从高到低排列。
Mask名称列表/mask_names：
- 数据类型：StringList
- 输出内容：以 String 形式存放各个目标对应的类名

功能演示

本节将使用 YOLODetect 算子的 YOLO 神经网络模型对加载的图像进行推理。获得图像中的目标位置掩码(像素区域)。与 AIDetectGPU 算子的MaskRCNN模块类似，请参照该章节功能演示模块。

MaskRCNNClass

算子参数

Mask类别列表/mask_class_list：设置Maks 类别列表输出端口的图像内容在 2D 视图中的可视化属性。其中每一张图像都是一张灰度图，代表某一个类别的所有目标的掩码图。Maks 类别列表中的类别，按照类名文件中类别的先后顺序进行排序。每张 mask 图像的背景像素为 0，每一个目标按照得分从大到小的顺序依次使用1、2、3…等像素。比如一张 mask 图中像素为 1 的一块区域，代表该类别中得分最高的目标的像素位置。
其余参数：与 MaskRCNN 描述一致。

数据信号输入输出

输入：

image：
- 数据类型：Image
- 输入内容：需要推理的图像数据

输出：

show_result：
- 数据类型：Image
- 输出内容：图像推理结果的效果示意图
mask_class_list：
- 数据类型：ImageList
- 输出内容：图像推理后获得的所有类别目标的掩码图，详细说明见上述“算子参数”—— Maks 类别列表的介绍。
mask_names：
- 数据类型：StringList
- 输出内容：以String形式存放所有的类名，顺序同类名文件保持一致，并且同上述Maks 类别列表保持一致。

功能演示

本节将使用 YOLODetect 算子的 YOLOClass 神经网络模型对加载的图像进行推理。获得图像中的目标位置掩码(像素区域)。与 AIDetectGPU 算子的MaskRCNN模块类似，请参照该章节功能演示模块。